Sagat
更新于6天前SteamSteamJapanJapanC100%

akmr

Let's Do This
段位 31LP 19,125
最近 10 场4–6最近 20 场7–13
胜率
41%
9 胜 · 13 负 · 已存 22 场
排位赛对战
22
已选模式
胜场
9
排位赛
负场
13
排位赛
最高 LP
19,267
Sagat

排位 LP · Sagat

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最近一场对战

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Ryu
akmr · Ryu
Akuma
对手 · Akuma秀麗仰ぐ帆柱

打法参考

与前30名Sagat玩家的习惯对比

基准更新于 2026年9月13日 10:18

最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。 · 数据详情

Sagat
akmr的Sagat基准

与抽样的前30名Sagat玩家的平均习惯对比。

Hand Me Downs 2230 · BonchanRB 2209 · Kushina 2201 · hinao 2199 · Yanai 2142 · 另有25人

按差值绝对值从大到小排列23 项习惯
习惯akmr顶尖玩家差异 较少顶尖玩家较多
CA30.0%9.1%+20.9%
斗气前冲(取消)47.2%34.0%+13.2%
SA213.3%26.4%-13.1%
SA113.3%24.6%-11.3%
斗气技8.1%16.0%-7.9%
斗气防御7.0%14.2%-7.2%
斗气前冲(招架)2.9%8.4%-5.5%
版边压制7.3012.43-5.13
SA343.3%39.9%+3.4%
被困版边时间11.608.88+2.72
斗气招架1.101.81-0.71
受到投技2.802.21+0.59
投技2.802.23+0.57
精准招架0.500.74-0.24
拆投0.300.46-0.16
斗气反攻0.300.24+0.06
斗气迸放消耗1.4%1.3%+0.1%
招架时被投0.300.25+0.05
受到昏厥0.100.05+0.05
斗气迸放0.200.18+0.02
造成昏厥0.100.08+0.02
惩罚反击命中0.100.11-0.01
受到惩罚反击0.100.09+0.01
从数据到练习

对战计划

最近100场

根据此档案的习惯和战绩,生成可在实战中验证的思路。习惯统计涵盖所有角色;所选角色用于确定对照组。

正在检查已保存的对战计划…

使用OpenRouter的免费AI模型分析公开档案统计。计划会保存以供共享和复用。建议是基于统计的假设,并非回放视频分析。

已保存的对战计划

保留生成时依据数据和日期的AI计划。展开即可阅读两种视角。

Sagat · 最近100场

需要改进的地方

  1. 找出惩罚反击的原因

    受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.08

    分别回看五次受到和打出的惩罚反击。先区分空挥与被防后留出破绽,再选择练习目标。

    试试这样做

    在训练中重现一个反复出现的场景,检查距离和帧数计量表,再练习更稳妥的选择或确实能命中的反击。

    数据依据
    • 受到惩罚反击:档案 0.1 · 参考 0.08
    • 惩罚反击命中:档案 0.1 · 参考 0.09
  2. 明确每次量表消耗的目的

    斗气前冲(取消):档案 47.2% · 参考 34.8%

    看着实际量表回顾五次资源决策,记录换来了什么以及还剩哪些选择。使用占比本身不能衡量效率。

    试试这样做

    练习熟悉连段的资源消耗版本与节省版本,比较结果和剩余量表,再决定各自适用的场景。

    数据依据
    • 斗气前冲(取消):档案 47.2% · 参考 34.8%
    • 斗气技:档案 8.1% · 参考 15.8%
    • SA2:档案 13.3% · 参考 27.7%
  3. 检查近距离选择

    投技:档案 2.8 · 参考 2.27

    回看五次近距离交锋,区分投技机会、投技尝试和防守选择。仅靠汇总次数无法判断当时的正确答案。

    试试这样做

    在重复场景中记录打击和投技,练习选定的应对,再检查自己能否在实战中有意识地做出判断。

    数据依据
    • 投技:档案 2.8 · 参考 2.27
    • 受到投技:档案 2.8 · 参考 2.12
    • 拆投:档案 0.3 · 参考 0.45

AI根据引用统计选择经过检查的练习方案并排序。习惯涵盖整个档案,角色战绩与近期样本的统计范围不同。这些是供验证的思路,并非已确认的弱点或视频分析。 最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。

数据保存于2026年9月8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

如何应对这位玩家

  1. 验证斗气迸放倾向

    斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.17

    观察特定场景下是否反复出现斗气迸放。考虑距离、硬直和量表,准备在训练中验证过的应对。

    试试这样做

    再次进入该场景时,采用更少暴露破绽的行动。如果迸放出现,就使用练过的应对;如果没有,就回到常规计划。

    数据依据
    • 斗气迸放:档案 0.2 · 参考 0.17
    • 斗气迸放消耗:档案 1.4% · 参考 1.3%
  2. 先试探实际防守反应

    斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.21

    尝试一次熟悉的压制场景并观察真实反应,再据此变化下一次选择。不要把事件次数当作成功率。

    试试这样做

    在理解的局面中尝试常用的打投选择。只在反应稳定时继续针对;对方开始调整时,就改变节奏或重新拉开。

    数据依据
    • 斗气反攻:档案 0.3 · 参考 0.21
    • 精准招架:档案 0.5 · 参考 0.78
    • 斗气招架:档案 1.1 · 参考 1.78
  3. 保持压力但不过度冒进

    版边压制:档案 7.3 · 参考 12.38

    寻找用熟悉选择获取空间的机会。把对手逼到角落后,先观察实际脱身方式,再决定如何调整。

    试试这样做

    试一次熟悉的压制。如果同一种脱身反复出现,就练习针对该动作的应对;如果对方变化防守,就不要押注单一判断。

    数据依据
    • 版边压制:档案 7.3 · 参考 12.38
    • 被困版边时间:档案 11.6 · 参考 9.28

AI根据引用统计选择经过检查的练习方案并排序。习惯涵盖整个档案,角色战绩与近期样本的统计范围不同。这些是供验证的思路,并非已确认的弱点或视频分析。 最近100场比赛的已报告趋势,并非生涯习惯平均值。

数据保存于2026年9月8日 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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